Главная› Кейсы› AI-процессор звонков
AI / Логистика

AI-процессор звонков для логистической компании

Автоматическая транскрипция звонков, извлечение данных через LLM и обновление CRM без участия менеджера. Продавцы занимаются продажами, а не заполнением полей.

B2B / Логистика
2025-2026
Gemini + amoCRM + Sipuni

Результаты

5-10
минут экономии на звонок
0
рутины для продавца
95%
заполненность CRM
100%
фиксация причин отказа

Исходная ситуация

Компания занимается логистикой автоперевозок с большим потоком входящих звонков и чатов. Менеджеры тратили значительное время на рутину:

  • Ручное заполнение CRM после каждого звонка
  • Прослушивание записей для восстановления деталей
  • Определение причин отказа и квалификацию лидов
  • Обновление статусов сделок

При этом качество данных в CRM страдало — поля оставались пустыми, причины отказа не фиксировались, история коммуникаций терялась.

Решение

Разработана система RagnarCallProcessor — AI-процессор, который автоматически обрабатывает все коммуникации.

🎙️ Транскрипция

Интеграция с Sipuni для получения записей. STT-преобразование аудио в текст. Поддержка чатов (Telegram, WhatsApp).

🧠 Извлечение сущностей

Gemini LLM извлекает имена, контакты, маршруты (откуда-куда), причины отказа, ключевые факты.

📝 Автообновление CRM

Заполнение пустых полей, обновление контактов, генерация названия сделки из контекста.

💾 Система сводок

Иерархические сводки (контакт → компания → сделка). При повторных касаниях — сводка вместо полной истории.

Как это работает

┌─────────────────┐ ┌──────────────────┐ │ Sipuni API │────▶│ Транскрипция │ │ (записи) │ │ (STT) │ └─────────────────┘ └────────┬─────────┘ │ ┌─────────────────┐ ▼ │ Чаты (TG/WA) │────▶┌──────────────────┐ └─────────────────┘ │ Entity Extractor │ │ (Gemini LLM) │ └────────┬─────────┘ │ ▼ ┌──────────────────┐ │ amoCRM API │ │ (применение) │ └──────────────────┘

Особенности

Умное именование сделок

Вместо "+79001234567" генерируется осмысленное название: "Иван Петров, Москва→СПб, 2 авто"

Проверка совместимости имён

LLM понимает, что "Саня" и "Александр" — одно лицо, а "Иван" и "Пётр" — разные люди. Это критично при ошибках STT.

Память о клиенте

Система помнит всю историю общения с клиентом. При повторном звонке — полный контекст: что обсуждали, почему отказался, какие предпочтения.

Технологии

Gemini 2.0 Flash Python 3.11 amoCRM API Sipuni PostgreSQL

Хотите автоматизировать обработку звонков?

AI-процессор можно адаптировать под любой бизнес с телефонией и CRM. Обсудим вашу задачу.

Написать в Telegram